La gestión de datos necesita normas claras

Probablemente haya pocos temas que estén impulsando tanto a las empresas como la digitalización.

"La transformación impulsada por los datos se está convirtiendo en una cuestión de vida o muerte en la mayoría de las industrias"

es como lo resume el Boston Consulting Group.

Hace tiempo que la cantidad de datos es inimaginablemente grande, y sigue creciendo exponencialmente. Según Infosys (2015), solo la cantidad de datos estructurados, que incluye datos maestros como los de clientes, proveedores, productos, empleados y datos financieros, crece más de un 40% al año.

Impulsores de la calidad de los datos

Los datos no son un fin en sí mismos; la calidad de los datos no es un "factor de higiene" ni un pasatiempo superfluo de los informáticos. Más bien, la necesidad de mantener un alto nivel de calidad de los datos surge de requisitos empresariales tangibles. Según Otto/Österle (Corporate Data Quality, 2016), los principales impulsores de la calidad de los datos son:

Visión de 360 grados del cliente: El conocimiento del cliente es el punto de partida del marketing y las ventas, pero también del desarrollo de productos y servicios. Por ello, las empresas deben poder disponer de toda la información sobre las necesidades del cliente.

Adquisiciones y fusiones de empresas: Para la integración sin problemas de las adquisiciones de empresas, se requieren especificaciones vinculantes para el registro, mantenimiento y uso de los datos maestros.

Los datos deben registrarse lo más cerca posible de la fuente y correctamente la primera vez que se introducen (principio de la "primera vez correcta"). Los silos de datos están prohibidos desde el principio. Todas las áreas de negocio, funciones y mercados deben trabajar con una base de datos integrada.

Cumplimiento: La creciente densidad de normativas obliga a las empresas a cumplir un número grande y cada vez mayor de requisitos y reglamentos legales y oficiales.

Elaboración de informes: A pesar del uso de potentes programas informáticos empresariales, las empresas a menudo no podían responder a preguntas básicas, como:

• ¿De cuántos productos consta nuestra gama?
• ¿Cuál es el volumen de compras con los diez mayores proveedores?
• ¿Qué volumen de negocio conseguimos con nuestro mayor cliente en el último ejercicio?
• La razón es la falta de la llamada "fuente única de la verdad".

Excelencia operativa: con la normalización y automatización de los procesos empresariales, las empresas aprovechan las economías de escala y reducen al mismo tiempo su complejidad. El requisito previo para ello es una comprensión uniforme de los datos de la empresa que se utilizan en todas las áreas de negocio.

Condición previa Gobernanza de datos

Para cumplir estos requisitos de alta calidad de los datos, las empresas pueden decidir introducir una solución de software profesional para la gestión de datos maestros.

Permite una visión de 360 grados del cliente, la recogida descentralizada de datos, el cumplimiento del principio de "la primera vez es la correcta", supera los silos de datos, permite el cumplimiento de la normativa y proporciona una "única fuente de verdad". No es mala idea, pues.

No, desde luego que no. Sin embargo, es importante recordar que, si bien el software proporciona las herramientas adecuadas, no realiza el trabajo necesario para desarrollar un programa eficaz de gobernanza de datos.

Por lo tanto, el apoyo informático a través de una solución de gestión de datos maestros sólo puede prestarse una vez que se han ajustado los procesos empresariales y se han establecido las normas para el tratamiento de los datos.

Esto es precisamente lo que requiere una gestión profesional de los datos maestros: ya no se permite que cada uno haga lo que quiera en su silo de datos; hay directrices claras que invaden de forma natural las áreas soberanas.

Por ejemplo, el departamento de ventas no puede manejar "sus" datos a su antojo, sino que debe atenerse a unas directrices sobre qué datos se mantienen, dónde y cómo, quién los aprueba, etc. Además, los responsables también deben responder de la exactitud e integridad de los datos.

En resumen: para garantizar la calidad de los datos a largo plazo, deben definirse procesos empresariales y responsabilidades uniformes, así como reglas y normas para el tratamiento de los datos maestros, para su introducción, publicación y mantenimiento. Sin una gobernanza de datos eficaz, esto no es posible.

La gobernanza de datos "define funciones y asigna responsabilidades para las funciones y tareas de gestión de la calidad de los datos". Además, "establece directrices y normas a nivel de toda la organización para la gestión de la calidad de los datos y garantiza su cumplimiento en relación con la estrategia corporativa y las especificaciones externas", define B. Otto (2007).

La gobernanza de los datos debe extenderse a toda la empresa, ya que las consecuencias de la mala calidad de los datos, como la elaboración de informes inexactos, los desacuerdos sobre la idoneidad y credibilidad de las fuentes de datos y la toma de decisiones inadecuadas debido a definiciones incorrectas, afectan a todos los departamentos.

Gobernanza de datos y MDM en la práctica

No hay duda: la gobernanza de los datos es esencial para una gestión eficaz de los datos maestros. A continuación, una solución de software profesional proporciona el soporte técnico. El MDM por sí solo -sin gobernanza de datos- también podría ser sólo un centro o la consolidación de datos maestros, sin la definición de reglas para el manejo de datos y la adaptación de la organización, las estructuras y los procesos.

La gobernanza de datos crea el marco de orden y control necesario como base organizativa para introducir la gestión de datos maestros en la empresa. Deben definirse las funciones, responsabilidades y procesos pertinentes.

Por ejemplo, las políticas pertinentes deben definir quién es responsable de determinados datos y del cumplimiento de las normas de calidad, y quién no. También debe aclararse qué funciones tienen los empleados que manejan datos y cómo deben tratarlos.

Además, deben definirse las normas según las cuales se recopilan los datos. Aquí deben definirse los requisitos mínimos que deben cumplir los datos y las normas de seguridad que deben respetarse.

Para poner en práctica eficazmente la gobernanza de datos, puede instalarse una oficina de gobernanza de datos como autoridad de datos institucionalizada que defina el uso de los datos dentro de la empresa.

La oficina está formada por representantes de las áreas de negocio pertinentes; puede hacerse una distinción según el enfoque profesional (funciones centrales/de ventas, finanzas, RRHH, TI) o el enfoque geográfico (todas las funciones de una oficina nacional).

¿Cómo es en la práctica el apoyo a la gobernanza de datos? Los datos pueden ser recopilados por distintos usuarios en un sistema, validados por la sede central y distribuidos a los sistemas pertinentes.

Esto se hace sobre la base de procesos que pueden definir las propias empresas, incluidas las liberaciones y los flujos de trabajo. Dentro de un proceso (solicitud), los documentos pueden mostrar qué usuario o qué grupo de usuarios ha introducido qué datos y quién ha liberado estos datos en función de qué información.

Conclusión

En definitiva, la gobernanza de datos es cualquier cosa menos trivial. La gobernanza de datos significa cambio, en todos los sentidos. La gobernanza de datos cambia las responsabilidades de las decisiones, la rendición de cuentas de todas las personas implicadas en el proceso, cambia los flujos de trabajo y los procesos... en resumen:

La gobernanza de datos está cambiando la forma de trabajar de la empresa. Esto no tiene por qué asustar a nadie. Al contrario, la gobernanza de datos como función de gestión es esencial para el éxito de la calidad de los datos y la gestión de datos maestros y, por tanto, para establecer una "única fuente de verdad".